这项由多个顶级研究机构联合开展的研究发表在2026年2月的arXiv预印本服务器上，论文编号为arXiv:2602.07839v1。研究团队来自国内外知名学术机构，他们在智能体规划系统方面取得了重要突破。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过该编号在arXiv上查询完整论文。

当你需要完成一项复杂任务时，比如策划一场生日聚会，你会怎么做？有些人喜欢列个清单，按步骤一项项完成；有些人则喜欢同时准备多件事，比如一边订蛋糕一边联系朋友；还有些人会根据情况随时调整计划。每个人都有自己的做事风格，而且针对不同的任务，最有效的方法往往也不同。

现在的人工智能也面临着类似的问题。当AI需要完成复杂任务时，比如帮你查找资料、分析数据或解决问题，它们也需要有一套"做事的方法"，这就是我们所说的规划系统。但目前大多数AI都像是被固定了做事风格的人一样，不管面对什么任务，都用同一套方法去处理。这就像让一个只会按部就班做事的人去处理所有类型的工作，效果往往不尽如人意。

研究团队发现了这个问题的本质：没有一种万能的做事方法能够适用于所有情况。就像你不会用策划生日聚会的方法去准备学术报告一样，AI处理不同类型的任务时，也应该采用不同的规划策略。于是，他们开发了一个名为TodoEvolve的系统，这个系统就像一个智能工匠，能够根据每个具体任务的特点，量身定制最合适的执行方案。

为了实现这个目标，研究团队首先建立了一个叫做PlanFactory的"工具箱"。这个工具箱就像一个包含各种工具和模板的万能工作台，里面收集了现有的各种AI规划方法，并把它们标准化整理。就像木匠的工具箱里有锯子、刨子、凿子等各种工具，PlanFactory里也包含了线性规划、图形规划、层次规划等各种方法。

接下来，他们训练了一个叫做Todo-14B的"智能工匠"。这个工匠的特殊能力就是能够看懂任务的特点，然后从PlanFactory这个工具箱里选择和组合最合适的工具来完成工作。比如，当面临需要同时处理多个独立部分的任务时，它会选择并行处理的方法；当面临需要严格按步骤执行的任务时，它会选择线性处理的方法。

一、从万能钥匙到定制钥匙：AI规划的新思路

过去的AI规划系统就像试图用一把万能钥匙开所有的锁。研究人员发现，现有的AI系统在处理复杂任务时，往往采用固定的规划模式。比如，有些系统总是喜欢把任务分解成一连串的步骤，一步步按顺序执行；有些系统则偏向于把任务拆分成多个部分，然后同时处理。

但现实情况是，不同的任务需要不同的处理方式。就好比修理一台机器和烹饪一道菜需要完全不同的方法。修理机器需要严格按照步骤进行，因为前一步没完成就无法进行下一步；而烹饪则可能需要同时进行多项准备工作，比如一边煮汤一边切菜。

研究团队通过大量实验发现了一个重要规律：即使在同一个任务类别内，最优的规划方法也会因具体情况而异。举个例子，在网络搜索任务中，如果只是查找简单信息，用直线型的步骤规划就很高效，节省时间和计算资源；但如果需要处理复杂的多媒体内容，采用网状的并行规划往往效果更好，虽然消耗更多资源，但能获得更准确的结果。

这种发现彻底改变了他们的研究思路。与其继续寻找那把不存在的"万能钥匙"，不如开发一个能够为每把锁量身定制专属钥匙的系统。这就是TodoEvolve诞生的核心理念：让AI学会根据任务的具体特点，自主设计最合适的规划策略。

这种方法的优势显而易见。传统的固定规划系统就像穿着不合身的衣服工作，总有些地方不舒适；而TodoEvolve则像拥有了一个私人裁缝，能够为每个任务量身定制最合适的"工作服"。不仅提高了工作效率，还能根据具体情况在速度和准确性之间找到最佳平衡点。

二、PlanFactory：AI规划系统的乐高积木盒

为了实现这个愿景，研究团队首先需要解决一个基础问题：如何把现有的各种AI规划方法整合到一个统一的框架中？这就像要把世界各地不同风格的建筑技术整合到一个通用的建筑工具包里。

他们开发的PlanFactory就像一个超级乐高积木盒，里面的每个组件都可以自由组合。这个系统巧妙地将所有规划方法分解为四个基本维度，就像乐高积木有不同的形状、大小和颜色一样。

第一个维度是"拓扑结构"，简单说就是任务的组织方式。有些任务像一条直线，需要一步接一步地完成，比如做化学实验；有些任务像一张网络，各个部分可以同时进行，比如筹备一场会议时可以同时联系场地、准备材料和邀请嘉宾；还有些任务像一棵树，有主干和分支的层次关系。

第二个维度是"初始化机制"，也就是任务开始时的设置方式。有些系统喜欢在开始前就把所有细节都规划好，就像出门旅行前制定详细的行程表；有些系统则偏向于先设定大方向，然后在执行过程中逐步细化，就像边走边看的自由行。

第三个维度是"适应性调节"，即系统如何根据实际情况调整计划。有些系统会定期检查进展并调整策略，就像导航软件会根据交通状况重新规划路线；有些系统只有在遇到明显问题时才会改变计划，就像只有在遇到堵车时才会换路的司机。

第四个维度是"导航执行"，也就是系统如何决定下一步该做什么。有些系统严格按照预定顺序执行，有些系统会根据当前情况灵活选择，还有些系统会同时推进多个任务。

通过这四个维度的不同组合，PlanFactory可以描述和实现各种现有的规划方法。更重要的是，它为创造新的规划方法提供了可能。就像用相同的乐高积木可以拼出无数种不同的造型一样，通过这四个维度的不同组合，可以产生出针对特定任务优化的全新规划策略。

研究团队在PlanFactory中实现了十种代表性的规划系统，包括线性规划、有向无环图规划、层次规划等等。每种方法都被拆解成这四个基本组件，然后在统一的框架下重新实现。这就像把不同品牌的汽车零件都改造成标准规格，这样就可以自由组装出各种新的汽车型号。

三、Todo-14B：会量体裁衣的AI规划师

有了PlanFactory这个工具箱，下一步就是训练一个能够智能选择和组合工具的"师傅"。Todo-14B就是这样一个智能规划师，它的核心能力是能够理解任务的特点，然后设计出最适合的执行方案。

训练这样一个智能规划师并不简单。首先需要让它学会识别不同类型的任务特征。就像一个经验丰富的裁缝能够一眼看出顾客的体型特点，从而决定采用什么样的裁剪方法，Todo-14B也需要学会"读懂"任务的特性。

研究团队采用了一种创新的训练方法，叫做"阻抗引导偏好优化"。这个名字听起来很复杂，但原理其实很直观。在电子学中，阻抗是电路对电流流动的阻碍程度。研究团队借用这个概念，将AI执行任务时遇到的各种阻碍（比如时间消耗、错误次数、资源浪费等）统称为"认知阻抗"。

训练的目标很明确：让Todo-14B学会设计出认知阻抗最小的规划方案。这就像训练一个司机不仅要到达目的地，还要选择最省油、最省时、最舒适的路线。系统需要在多个目标之间找到最佳平衡点：既要保证任务完成得又快又准确，又要尽量节省计算资源。

为了实现这个目标，研究团队设计了一个巧妙的训练流程。他们首先让Todo-14B观察大量的任务执行案例，就像让学徒观摩师傅工作。然后让它尝试为类似的任务设计规划方案，并在实际执行中检验效果。通过不断的试验和改进，Todo-14B逐渐学会了为不同类型的任务量身定制最优的执行策略。

训练过程中，系统不仅要学会选择合适的规划方法，还要学会在执行过程中动态调整。就像一个好的项目经理不仅会制定初始计划，还会根据实际进展情况灵活调整策略。如果发现某个步骤比预期困难，Todo-14B会自动调整后续计划；如果发现某些任务可以并行处理，它会重新组织执行顺序。

最终训练出来的Todo-14B具备了强大的适应性。面对从未见过的新任务，它能够快速分析任务特点，从PlanFactory的工具箱中选择合适的组件，然后组装成一个定制化的规划系统。整个过程就像一个经验丰富的工匠面对新的工程项目，能够快速评估需求，选择工具，制定方案。

四、从理论到实践：TodoEvolve的卓越表现

理论再好，也需要实践检验。研究团队在五个不同类型的测试平台上验证了TodoEvolve的效果，结果令人印象深刻。这些测试涵盖了网页浏览、数据分析、复杂推理等各种AI应用场景，就像给一个全能运动员安排了游泳、跑步、体操等多项比赛。

在GAIA测试中，这是一个专门测试AI通用助手能力的权威平台，TodoEvolve取得了显著的性能提升。当它与现有的Smolagents系统结合时，整体表现提高了16.37%。这就像给一个已经很优秀的运动员配备了专业教练，成绩立刻有了显著提升。

更令人惊喜的是，TodoEvolve的优势在不同类型的AI模型上都得到了验证。无论是使用GPT-5-Mini、DeepSeek V3.2还是Kimi K2等不同的基础模型，TodoEvolve都能带来一致的性能提升。这说明它的价值不依赖于特定的AI技术，而是一种通用的能力增强方案。

在复杂推理任务上，TodoEvolve的表现尤其出色。在GAIA Level 3这个最具挑战性的测试项目中，使用开源模型DeepSeek V3.2的TodoEvolve系统达到了53.85%的成功率。这个成绩不仅超越了使用更强大商业模型GPT-4.1的标准系统，甚至达到了需要多次尝试才能获得的最佳结果水平。这就像让一个业余选手通过专业训练，在某些项目上超越了职业选手。

效率方面的表现同样令人瞩目。TodoEvolve不仅提高了任务完成的准确率，还保持了合理的资源消耗。在WebWalker-QA测试中，它的准确率达到70%，比最佳基线系统提高了10个百分点，而计算成本的增加却很有限。这种高性价比的表现，就像找到了一种既能提高产品质量又不会大幅增加成本的生产方法。

研究团队还专门测试了TodoEvolve在不同类型任务上的适应性。他们发现，系统确实能够根据任务特点选择不同的规划策略。对于需要严格按步骤执行的任务，它会选择线性规划；对于可以并行处理的任务，它会选择网状规划；对于需要层次化管理的复杂任务，它会选择树形规划。这种智能选择能力，正是传统固定规划系统所缺乏的。

通过详细的性能分析，研究团队发现TodoEvolve的优势主要体现在三个方面。首先是更高的任务成功率，因为它能为每个任务选择最合适的处理方式。其次是更好的执行稳定性，因为它会根据执行情况动态调整策略。最后是更优的资源利用效率，因为它避免了不必要的计算浪费。

五、技术创新的三大支柱

TodoEvolve的成功建立在三个关键技术创新之上，每一个都解决了AI规划领域的重要问题。

第一个创新是统一的设计空间。在TodoEvolve之前，AI规划就像建筑行业的早期阶段，每个建筑师都有自己的方法和标准，很难相互借鉴和比较。PlanFactory的出现就像制定了建筑行业的统一标准，让不同的规划方法能够在同一个框架下进行比较和组合。这不仅简化了研究工作，也为创新提供了更好的基础。

第二个创新是阻抗引导的偏好优化方法。传统的AI训练往往只关注结果是否正确，就像只看考试成绩而不关心学习过程。而IGPO方法不仅要求结果正确，还要求过程高效。它会综合考虑完成任务的时间、消耗的资源、犯错的次数等多个因素，训练AI寻找最优的执行路径。这就像训练运动员不仅要跑得快，还要跑得省力、跑得稳定。

第三个创新是动态架构合成能力。传统的AI系统在设计时就确定了架构，就像预制房屋，虽然建造快速但无法根据具体需求调整。TodoEvolve则像拥有了一个智能建筑师，能够根据每个项目的具体要求设计专属的建筑方案。这种动态适应能力是TodoEvolve超越传统系统的关键所在。

这三个创新相互支撑，形成了一个完整的技术体系。统一的设计空间提供了工具和材料，阻抗引导的优化方法提供了质量标准，动态架构合成提供了定制能力。三者结合，就像拥有了齐全的工具、明确的标准和专业的技能，能够为每个具体任务提供最优的解决方案。

研究团队在论文中详细阐述了这些技术的工作原理和实现细节。他们不仅提供了理论分析，还通过大量实验验证了每个组件的有效性。通过逐一去除某些组件的对比实验，他们证明了每个创新都对整体性能有着不可替代的贡献。

六、从实验室走向现实应用

TodoEvolve的价值不仅仅体现在实验室测试中，更重要的是它为AI技术的实际应用开辟了新的可能性。

在实际应用场景中，不同的任务往往有着截然不同的要求。比如，医疗诊断系统需要极高的准确性，宁可多花时间也不能出错；而在线客服系统则需要快速响应，在保证基本准确性的前提下尽量缩短等待时间；金融风控系统需要在速度和准确性之间找到最佳平衡点。传统的AI系统很难同时满足这些不同的需求，而TodoEvolve则能够根据具体应用场景动态调整策略。

研究团队展示了几个具体的应用案例。在处理需要多步骤过滤和计算的复杂查询时，TodoEvolve会自动选择线性执行模式，确保每一步都在前一步的基础上正确进行。当面临需要同时从多个源头收集信息的任务时，它会采用并行处理模式，大大提高效率。对于需要处理复杂实体关系的任务，它会构建图形化的处理流程，确保所有相关信息都能被正确整合。

这种适应性不仅提高了系统性能，还大大简化了AI系统的部署和维护工作。传统的方法需要为不同类型的任务开发专门的系统，就像需要为不同的工作准备不同的工具。而TodoEvolve就像拥有了一个万能工匠，能够根据需要调整自己的工作方式，一个系统就能胜任多种不同的工作。

从技术发展的角度看，TodoEvolve代表了AI系统设计思路的重要转变。过去，我们倾向于设计功能单一但性能优秀的专用系统，就像制造专业工具。现在，我们开始探索如何让AI系统具备更强的适应性和通用性，就像培养全能的人才。这种转变不仅提高了AI系统的实用价值，也为未来更复杂的AI应用奠定了基础。

展望未来，TodoEvolve的技术理念可能会影响更广泛的AI研发领域。当AI系统能够根据任务特点自主调整架构和策略时，我们就朝着真正智能的AI系统迈出了重要一步。这不仅是技术的进步，更是AI系统设计哲学的革新。

说到底，TodoEvolve的成功证明了一个重要观点：最好的AI系统不是那些在单一任务上表现完美的系统，而是那些能够根据不同需求灵活调整、持续优化的系统。就像最优秀的工匠不是只会一种手艺的专家，而是能够根据不同项目需求灵活运用各种技能的全才。

这项研究为AI技术的发展开辟了新的方向。它告诉我们，与其追求万能的AI系统，不如开发能够自我适应的智能系统。这种系统不仅能够应对当前的各种挑战，更重要的是，它具备了面对未知挑战的能力。当新的任务类型出现时，它能够快速学习和适应，就像一个经验丰富的专家面对新问题时的从容不迫。

对于普通用户而言，这意味着未来的AI助手将更加智能和高效。无论你需要AI帮助处理什么类型的工作，它都能够自动选择最合适的工作方式，为你提供最优质的服务。这不是科幻电影中的想象，而是正在成为现实的技术突破。

Q&A

Q1：TodoEvolve和传统AI规划系统有什么本质区别？

A：传统AI规划系统就像只会一种做事方法的人，不管面对什么任务都用同样的方式处理。而TodoEvolve就像一个经验丰富的工匠，能够根据每个具体任务的特点，自动选择和设计最合适的处理方法。比如处理需要严格按步骤的任务时用线性方法，处理可以同时进行的任务时用并行方法。

Q2：普通用户能感受到TodoEvolve带来的改变吗？

A：当然能感受到。使用配备TodoEvolve的AI系统时，你会发现它处理不同类型任务的效率明显提高了。比如让AI帮你查资料时，它会根据查询的复杂程度自动调整工作方式，简单查询快速完成，复杂查询则会更仔细更准确。就像有了一个真正理解你需求的智能助手。

Q3：TodoEvolve需要什么样的硬件配置才能运行？

A：研究团队设计TodoEvolve时就考虑了实用性，它可以在多种不同的AI模型上运行，包括开源模型如DeepSeek V3.2和商业模型如GPT-5-Mini等。这意味着不需要特殊的硬件配置，现有的AI系统通过软件升级就能获得TodoEvolve的能力增强。